Офф-топ » Общение на свободные темы » Оценка торговой стратегии
+ Подписаться
  1. 50
    Комментарии
    5
    Темы
    50
    Репутация Pro
    Аватар для dvorius  
    В начале пути

    3 Медалей

    Оценка торговой стратегии

    Уважаемые форумчане, хотел посоветоваться по следующему вопросу.

    В процессе разработки своего тестера-оптимизатора торговых стратегий столкнулся с проблемой.
    Особенность тестера в том, что в нём не учитываются сделки, как в привычном нам МТ4 и других терминалах.

    Если подробнее. Тестируемая стратегия дает сигнал на покупку актива А по текущей цене 150 объемом 1000 единиц. Таким образом имеем позицию по активу А +1000 со средней ценой 150.
    Далее цена стала уже 160. Приходит еще один сигнал на покупку объемом 500 единиц. Совокупная позиция по активу А стала +1500 единиц, а средняя цена 153.33.

    Таким образом, сделки, их открытие и закрытие, в привычном понимании отсутствуют.

    Вопрос в том, как однозначно оценить (ранжировать) результаты работы стратегии с разными параметрами (или нескольких стратегий).

    Мы все знаем, например, критерий Прибыльности (Profit Factor) - отношение общей прибыли/убытка, где общая прибыль/убыток - суммарные прибыль/убыток по прибыльным/убыточным сделкам. Однако, в моем случае понятие "сделки" несколько другое (одномоментное увеличение/уменьшение совокупной позиции по активу). Да и вообще мне не очень нравится критерий Profit Factor, как малоинформативный.

    Самое инофрмативное, думаю, это линия Equity. Лишь взглянув на нее, мы можем понять (интуитивно) насколько наша торговая стратегия хороша. Однако как формализовать это понимание в язык цифр? Например, провести прямую по эквити методом наименьших квадратов и посчитать среднее отклонение эквити от нее? Этим мы оценим "болтанку" эквити. А отношение общей прибыли к "болтанке" эквити будет неплохим критерием оценки стратегии. Возможно, подобные критерии уже существуют и даже носят чье-нибудь имя? Или, может быть, есть какие-то другие критерии, которые стоит использовать в моем случае?

    Хотелось бы услышать ваши мнения.

    P.S. Вспомнил, что есть критерий прибыль/максимальная просадка. Это близко к тому, о чем я написал.
    Недоступно! Pro 0
    Поделиться
    Просмотров: 3,072
  2. 50
    Комментарии
    5
    Темы
    50
    Репутация Pro
    Аватар для dvorius  
    В начале пути

    3 Медалей
    Цитата Сообщение от СКВоттер Посмотреть сообщение
    Шарп. Сортино.
    Спасибо. Попробую.
    P.S. Сказывается отсутствие теоретич.базы. Я трейдер начинающий, пока еще больше программист :)
  3. 50
    Комментарии
    5
    Темы
    50
    Репутация Pro
    Аватар для dvorius  
    В начале пути

    3 Медалей
    Итак, метод оценки Equity, описаннный мною выше, очень хорошо проявил себя в работе. Позже напишу кое-какие соображения по этой теме.

    Однако, для оценки торговой стратегии всё-таки приходится использовать еще один показатель - количество сделок. Понятно, что из двух стратегий с одинаковым коэф.Сортино(Шарпа), где первая стратегия совершила 100 сделок, а вторая 1000 (на одинаковом промежутке времени), мы выберем вторую как наиболее статистически значимую.

    Хотелось бы как-нибудь оценить это количественно, т.к. не теряю надежды сделать какой-то один универсальный коэфициэнт для оценки торговой стратегии. :) Чтобы использовать его как критерий оптимизации.

    Всвязи в этим вопрос знатокам теории вероятности и финансового рискменеджмента. Если при прочих равных условиях (показатели доходности равны) первая стратегия совершила N сделок, а вторая 2*N, во сколько раз вторая статегия "лучше" (статистически значимее)? Вряд ли там линейная зависимость.
  4. 50
    Комментарии
    5
    Темы
    50
    Репутация Pro
    Аватар для dvorius  
    В начале пути

    3 Медалей
    Так вот про коэффициенты.

    В процессе работе над своим тестером возникла проблема выбора критерия для оптимизации стратегий. Т.е. нужно было оценивать результативность стратегии по какому-то показателю.
    Интуитивно понятно, что чем больше доходность (разница Equity на конец и начало периода), тем лучше.
    Интуитивно понятно, что чем больше "болтанка" (волатильность) Equity, тем хуже.

    Познакомившись с Шарпом и Сортино, я увидел, что принцип они используют такой же. Однако, никак мне не нравилась оценка "болтанки" Equity стандартным отклонением.

    Всвязи с этим набросал небольшой пример в Excel.
    Уточню, для наглядности будем использовать упрощенный коэффициент доходности, аналогичный Шарпу: в числителе доходность, в знаменателе стандартное отклонение ( (Equity1-Equity0)/StDev(Equity) ), доходность от альтернативного вложения в числителе опустим, т.к. нас интересует знаменатель.

    Возьмём два ряда по 11 точек данных.

    Для обоих этих рядов стандартное отклонение одинаковое и равно ~3.3
    Упрощённый коэффициент доходности тоже одинаков (доходность ведь одинаковая) и равен 3.
    Однако, как вы бы хотели, чтобы выглядела ваша Equity? Как ряд1 или ряд2? :)

    Проблема в знаменателе, а точнее в использовании стандартного отклонения как меры "болтанки" (волатильности) доходности (Equity).

    Как все мы знаем использование "средней температуры по больнице" частенько подводит в объективности.
    К примеру, "средняя зарплата в 10 тыс. рублей" на отдельно взятом предприятии может выглядеть как 40 рабочих, получающих по 5.5 тыс., главбух, получающий 50 тыс. и директор получающий 150 тыс. :)

    Упрощенный коэффициент доходности будет стремиться к бесконечности, если стандартное отклонение будет стремиться к нулю. Это произойдет если наша идеальная линия Equity (ряд1) "ляжет" горизонтально. Но нужно ли это нам? С нашей точки зрения коэффициент должен стремиться к бесконечности в существующем её положении (волатильность отсутствует вообще, доходность положительна).

    Проведем через линию Equity прямую линию методом наименьших квадратов.
    Далее считаем стандартное отклонение, но в каждой точке берем не разность Equity и среднеарифметического Equity, а разность Equity и линии Equity, построенной методом наименьших квадратов.
    Таким образом получаем оценку "болтанки" Equity относительно тренда (!) Equity, а не относительно малоинформативного среднеарифметического Equity.

    Посчитанная таким образом волатильность нашего ряда2 будет равна 0. А Упрощенный коэффициент доходности равен бесконечности (/0), что закономерно для идеальной линии Equity :)

    Я добавил волатильности в наш пример и увеличил количество точек данных.

    Традиционное стандартное отклонение для ряда1 равно 2.03, для ряда2 равно 3.01 (такая разница по сравнению с первым примером возникла из-за увеличившегося количества точек данных).
    Таким образом, традиционный упрощенный коэффициент доходности равен: для ряда1 - 4.85, для ряда2 - 3.85.
    Это значит, что сейчас наш почти "идеальный" ряд2 оценен даже хуже (!), чем ряд1. Вот вам и коэффициент Шарпа/Сортино...

    Оцениваем предложенным способом.

    Стандартное отклонение ряда1 от ряда1лин равно 2.84.
    Стандартное отклонение ряда2 от ряда2лин равно 0.55.
    Таким образом, упрощенный коэффициент доходности равен: для ряда1 - 5.48, для ряда2 - 18.16.
    Это значит, что сейчас наша почти идеальная линия Equity оценена по достоинству - в три раза лучше, чем её посредственный конкурент.

    Предложенный коэфициент хорошо работает как критерий оптимизации торговых стратегий. Однако, всё равно приходится обращать внимание на количество сделок (см.пост выше).

    P.S. Вот здесь нашёл обсуждение кэффициентов Шарпа, Сортино и их недостатков.
    P.P.S. Допускаю, что опять "изобрёл велосипед", но, возможно, придти к чему-то самостоятельно не так уж плохо, чем просто прочитать в книжке формулу, без понимания её сути? :)
  5. 704
    Комментарии
    9
    Темы
    709
    Репутация Pro
    Аватар для Stanislavsky  
    В начале пути

    3 Медалей
    Цитата Сообщение от dvorius Посмотреть сообщение
    P.P.S. Допускаю, что опять "изобрёл велосипед", но, возможно, придти к чему-то самостоятельно не так уж плохо, чем просто прочитать в книжке формулу, без понимания её сути? :)
    Не - ну Вы молодец) раз сами поняли как надо. Вообщем, при обработке данных так и делается. Сумма квадратов отклонений точек от прямых - параметр качества линейной модели /тока на n(n-1)/ делят обычно, хи-квадрат обзывается. А наклон прямых можно взять за доходность.
  6. 50
    Комментарии
    5
    Темы
    50
    Репутация Pro
    Аватар для dvorius  
    В начале пути

    3 Медалей
    всё, тему можно убивать.
    исчерпывающую информацию нашел здесь. очень полезный ресурс.

Вверх
РегистрацияX

чтобы писать, читать, комментировать